Векторные базы
Pinecone, Qdrant, Weaviate, Chroma, pgvector для RAG и поиска.
15 статей в блоге МАЙПЛ
Как внедрить поиск по картинке в каталог интернет-магазина
Визуальный поиск по фото для интернет-магазина: как компьютерное зрение находит похожие товары по снимку, чем он отличается от Google Lens и когда окупается.
15 мин чтения
Корпоративный AI-ассистент на RAG: ответы по документам компании
Как устроен AI-ассистент по базе знаний компании на RAG: векторный и гибридный поиск, ответы со ссылками на источники, подготовка данных и сценарии внедрения.
14 мин чтения
AI IT архитектор: автоматизация проектирования ИТ-инфраструктуры
Узнайте, как AI-агенты и RAG-системы сокращают цикл проектирования с недель до дней, снижая расходы на архитектурный надзор и поддержку legacy-кода до 40%.
15 мин чтения
Что такое графы в математике: виды, примеры и применение в ИТ
Узнайте, как графовые модели ускоряют обработку данных на 85%. Разбираем теорию вершин и ребер, алгоритмы маршрутизации и внедрение графовых СУБД в бизнес.
12 мин чтения
Зарплата администратора баз данных в 2026 году: обзор рынка
Узнайте актуальный уровень зарплат DBA в 2026 году. Анализ рынка от 85 000 до 270 000 рублей, влияние грейдов и востребованность профессии в эпоху AI.
20 мин чтения
Векторные базы данных для AI: обзор Pinecone, Weaviate и Qdrant
Узнайте, как работают векторные базы данных в RAG-системах. Сравнение Pinecone, Weaviate и Qdrant по стоимости и скорости для эффективного внедрения AI-решений.
9 мин чтения
Графы знаний в AI: сущности, связи и логический вывод для RAG
Узнайте, как графы знаний улучшают точность AI-систем и RAG. Разбор принципов работы с сущностями, связями и логическими выводами для корпоративных решений.
10 мин чтения
Техники переранжирования (Reranking) для улучшения качества поиска
Узнайте, как техники переранжирования повышают релевантность в RAG-системах. Разбор двухэтапного поиска, семантической оценки и методов оптимизации AI.
12 мин чтения
Как управлять памятью и контекстом AI-агентов и чат-ботов
Разбираем техники сжатия контекста, использование векторных баз данных и архитектуры с явной памятью для эффективной работы долгоживущих AI-агентов и чат-ботов.
12 мин чтения
Embeddings и векторные пространства в нейросетях
Узнайте, как embeddings и векторные пространства преобразуют текст в данные. Разбор принципов семантического поиска и работы современных AI-систем для бизнеса.
16 мин чтения
Сравнение моделей Embeddings: OpenAI, Cohere, BAAI и локальные решения
Узнайте, как выбрать модель embeddings для RAG-систем и поиска. Сравнение OpenAI, Cohere и open-source решений BAAI по качеству, стоимости и безопасности.
15 мин чтения
LangChain и LlamaIndex: сравнение фреймворков для работы с LLM
Сравнение LangChain и LlamaIndex для разработки AI-приложений. Узнайте, какой фреймворк лучше подходит для RAG-систем, создания агентов и индексации данных.
11 мин чтения
Сравнение векторных баз данных для RAG: Pinecone, Qdrant и Milvus
Как выбрать векторную БД для RAG-систем. Сравнение Pinecone, Qdrant, FAISS и Milvus по производительности, масштабируемости и стоимости внедрения в AI-проекты.
14 мин чтения
Fine-tuning vs RAG: как выбрать метод адаптации LLM
Сравнение Fine-tuning и RAG для адаптации языковых моделей. Преимущества, ограничения и сценарии использования каждого метода для бизнес-задач в 2025 году.
11 мин чтения
RAG: Как технология Retrieval-Augmented Generation меняет бизнес
Узнайте, как внедрить RAG для обучения AI на данных вашей компании. Разбор работы Retrieval-Augmented Generation, примеры для поддержки и автоматизации.
10 мин чтения
Рассылка
© 2025-2026 МАЙПЛ. Все права защищены.